2. Diana Poma

4. OBJETIVO Brindar al usuario una solución rápida e inteligente para mitigar los problemas de climatización. ¿QUÉ ES UN ACONDICIONADOR DE AIRE INTELIGENTE? Es el proceso más completo de tratamiento de aire-ambiente, capaz de percibir su entorno en tiempo real, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, y correcta tendiendo a maximizar un resultado confortable.

5. FUNCIONAMIENTO Controlará de forma automática las moléculas de aire para subir o bajar la temperatura del mismo. Controlar la cantidad de agua en el aire, generando un ambiente cálido o fresco, dependiendo de las necesidades del entorno. Estará controlado mediantes diferentes tipos de sensores de acuerdo a cada necesidad. Realizará su propia auto-limpieza (Renovación y Filtrado)

6. AMBIENTE DE TAREA

7. Arquitectura del AAI

8. CONTROL DEL AAI Requiere modificaciones frecuentes de sus ajustes internos para acciones de control óptimo. Usualmente los usuarios son responsables por su trabajo, por lo tanto sus experiencias y conocimientos determinan el rendimiento del sistema. Puede anticipar cualquier perturbación, de este modo provee acciones apropiadas para lograr un confort térmico para todos los usuarios. Las perturbaciones e incertidumbres en el agente incluyen al clima, ocupantes (occupancypatterns), cambios ambientales, uso de las variaciones o funciones del espacio y varios factores externos, todo esto afecta a la operación del sistema. Sin embargo algunos de ellos pueden ser basados en predicciones sobre información apriori.

10. definir las superficies de control.

11. escribir las reglas que relacionan los valores de entrada con las propiedades de salida del modelo.

12. seleccionar un método de defuzzificación.Después se continúa con el proceso de simulación y depuración del sistema.

13. SOLUCIÒN Para la solución del problema se aplica la estrategia heurística de búsqueda no informada. En la simulación se utiliza nodos que representan el estado de las variables en que se encuentra el espacio del entorno. Como se menciona anteriormente, existen seis estados de las variables tales como: Muy frio Frio Medio frio Medio caliente Caliente Muy caliente De acuerdo a la percepción que el agente obtenga, tomara la respectiva decisión para cada nodo basado en lo que ha aprendido.

15. RHm – Sala humedad relativa bajo control

16. Psup – Presión de aire detrás del suministro de aire más húmedo

17. Pn - Presión de aire agotado

18. Pmix – Presion de aire fresco

19. Tsup – temperatura de suministro de aire

20. Xsup – Contenido de humedad de suministro de aire

24. BASES DE CONOCIMIENTO EN RDF Un RDF es un lenguaje para representar información sobre recursos en la WorldWide Web. El lenguaje RDF es muy útil en situaciones en las que la información necesita ser procesada por aplicaciones que intercambian información legible por máquina, más que por humanos RDF puede utilizarse en diferentes áreas como en la recuperación de recursos para los buscadores, robots y agentes inteligentes.

25. La figura 7 nos presenta la ontología del Acondicionador de Aire Inteligente en el cual describe el comportamiento que hará el Agente Inteligente.

26. Continuando con el tema una descripción RDF es un conjunto de proposiciones simples (también llamadas sentencias o declaraciones) y una proposición se conoce también como una tripleta, porque está compuesta de 3 cosas: un sujeto, un predicado y un objeto. En el caso de nuestro agente Inteligente podemos observar cada uno de los nodos de información conectados por líneas, a continuación podemos observar como en nuestra tripleta cumple con los tres elementos: sujeto, predicado y objeto.

28. CONCLUSIONES Se requiere primeramente, como es en el caso de este estudio, saber cómo funciona normalmente un acondicionador de Aire, para luego en base al estudio de IA, poder crear un Acondicionador de Aire Inteligente(AAI) De acuerdo a l objetivo planteado este producto debe satisfacer un ambiente confortable y adecuado al entorno donde se encuentre. Alcanzar al máximo un rendimiento, cumpliendo siempre con las características de Disponibilidad, Seguridad y Confortabilidad para el Usuario.

29. CONCLUSIONES Con respecto a la complejidad del agente se ha tomado la técnica lógica difusa, la cual permite representar este tipo de modelos. El algoritmo que se adapta a nuestro agente es el de Algoritmo Genético; el mismo que lo recomiendan, quienes trabajan con la técnica de lógica difusa. Para el cálculo d los parámetros se utilizan algunas fórmulas recomendadas por investigadores con experiencia en el tema de climatización.

30. Anexos

32. GRACIAS

33. REFERENCIAS [1]Leung TseWai, Development of Intelligent Air – Conditioning. Disponible en: http://dspace.cityu.edu.hk/handle/2031/3861 [2] Daikin, The Next Generation of Air Conditioning Systems. Disponible en: http://www.daikin.com/ [3] Graniery Juan. Redes neuronales y Lógica Difusas. Disponible en: http://www.blogger.com/feeds/6888739744695098298/posts/default [4] Grafico de Redes Neuronales. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Redes_neuronales. [5] Deng Hu Bing. Ice Storage Air – Conditioning System of Intelligent Control. Disponible en: http://www.academypublisher.com/proc/iwisa09/papers/iwisa09p526.pdf